据MMA印度、安永（EY）和Mobavenue发布的首份《AI营销成熟度研究》显示，印度的营销人员在创意、分析和客户旅程等多个领域正迅速采用人工智能（AI），但大多数企业仍未达到完全的AI成熟水平。该调研覆盖了11个行业，包括科技、媒体、快消品、银行保险金融、房地产以及消费者产品，访谈了60多位高级营销领导者。研究指出，AI已从试验阶段迈向产生可衡量商业影响的应用阶段。 然而，AI的采用与成熟度之间存在明显差距；大部分品牌仍依赖碎片化的、独立的AI工具，而非整合系统。在已采用AI的企业中，84%到88%的受访者在内容创意、衡量与洞察、倾向性建模以及客户与销售旅程管理等四个核心营销领域报告了中到高的商业影响。 在AI应用方面，内容与创意功能居于领先地位，大约35%的营销人员在创意流程中实现了全栈式AI整合，而65%的仍在使用独立工具。广告创作、视频剪辑、多语内容制作、创意文案、博客生成以及音频制作等应用已广泛普及。其中，广告创作、视频编辑与创意文案带来最强的商业效果，超过90%的受访者表示其影響为中到高。 许多营销人员仍依赖代理机构和外部技术合作伙伴进行AI部署，只有约20%的企业在内容与创意领域实现了内部能力建设。衡量与洞察则受到重视，特别是在实现实时数据可视化和统一报表方面。约43%的企业已实现全栈式AI整合，近50%则在内部投入AI能力，主要原因是数据的敏感性。自动报告生成、广告响应分析、情感评估、竞争对手追踪以及客户终身价值模型等AI驱动的工具日益普及，其中报告自动化和广告活动分析效果尤佳。 倾向性建模被视为AI成熟度的重要指标：57%的采用AI的营销企业在获客倾向、升级预测、客户流失预警、交叉销售倾向以及下一步最佳行动模型方面实现了全栈式整合。然而，仍有近48%的企业尚未在倾向性建模中应用AI，使其成为较不成熟的领域。已采用AI的企业中，88%的受访者报告了中到高的商业影响。 在客户与销售旅程中应用AI的企业数量不断增加，54%的企业实现了全栈式整合，46%的企业则在试验单独的工具。应用场景包括AI驱动的销售自动化、电子商务推荐、预测性线索评分和呼入客户路由，但像呼入电话路由这样需要实时、一体化的解决方案仍面临运营与基础设施的挑战。 展望2026年，营销人员主要关注提升内容效果（79%）、媒介组合模型（70%）和强化零方与第一方数据的开发（64%）。主要难题包括ROI衡量、AI项目的整合以及搭建合适的市场技术堆栈。此外，数据隐私、广告欺诈、不使用Cookies的营销策略以及广告成本上升等问题依然令人担忧。 行业领袖强调，未来的营销变革不在于使用了多少AI工具，而在于这些工具在企业流程中的整合程度。MakeMyTrip的首席营销官兼首席商业官Raj Rishi Singh指出，印度在营销方面“发展不平衡”，AI领跑者与落后者之间的差距不断扩大。MMA印度的国家负责人Moneka Khurana强调，竞争优势将来自于集成洞察、执行与持续学习的连接式AI生态系统，而非孤立的AI堆栈。 报告还强调了印度在全球AI格局中的日益重要角色。到2025年，印度的AI助手应用的全球用户占比达19%，超过美国的10%。印度的ChatGPT用户中，近80%年龄在30岁以下，显示年轻消费者对AI的普及速度非常快。 总之，虽然印度营销领域的AI采用正在快速推进，但要实现真正的成熟，还需超越散碎的应用，发展连接、以结果为导向的AI生态系统。